深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
2561	2025-05-19	Application of deep learning on quantitative analysis of binary solid dispersions by UV Raman spectroscopy for planetary exploration 2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126154 PMID:40279879	研究论文	本研究提出了一种名为IRMSE的深度学习模型，用于UV拉曼光谱的定量分析，以支持行星探索任务	提出结合深度残差网络和注意力机制的IRMSE模型，用于拉曼光谱的定量分析，优于传统方法	NA	验证深度学习在行星探索任务中拉曼光谱定量分析的可行性	矿物和有机化合物的固体分散体	机器学习	NA	UV拉曼光谱	Inception-ResNet-v1 with squeeze-and-excitation block (IRMSE)	光谱数据	NA
2562	2025-05-19	A high-throughput framework for predicting three-dimensional structural-mechanical relationships of human cranial bones using a deep learning-based method 2025-Aug, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107007 PMID:40328110	research paper	本研究提出了一种基于深度学习的高通量框架，用于预测人类颅骨的三维结构-力学关系	首次使用深度学习框架直接关联三维颅骨微观结构与宏观力学响应，克服了以往1D或2D方法的局限性	研究样本量相对有限（40个颅骨样本），且年龄分布集中在老年人群（平均82.5岁）	建立颅骨微观结构与宏观力学性能之间的关系模型，提高颅骨损伤诊断准确性	人类颅骨样本及其三维微观结构和力学响应	digital pathology	NA	micro-CT扫描，有限元模拟，准静态压缩实验	优化后的U-Net网络	三维医学影像数据	40个人类颅骨样本（平均年龄82.5岁），从中提取2000个代表性体积单元（RVE）
2563	2025-05-19	Worldwide research trends on artificial intelligence in head and neck cancer: a bibliometric analysis 2025-Jul, Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology DOI:10.1016/j.oooo.2025.02.014 PMID:40155307	文献计量分析	本文通过文献计量分析探讨了人工智能在头颈癌研究中的全球趋势	首次对人工智能在头颈癌领域的应用进行了全面的文献计量分析，揭示了研究热点和发展趋势	仅基于Web of Science数据库，可能未涵盖所有相关研究；未对研究质量进行深入评估	探索人工智能在头颈癌研究中的应用趋势和发展状况	1995至2024年间发表的1,019篇与人工智能和头颈癌相关的论文	人工智能在医学中的应用	头颈癌	文献计量分析技术（VosViewer和Biblioshiny/Bibiometrix）	深度学习模型（用于分割任务）	科学文献数据	1,019篇论文
2564	2025-05-19	Advances in MRI optic nerve segmentation 2025-Jun, Multiple sclerosis and related disorders IF:2.9Q2 DOI:10.1016/j.msard.2025.106437 PMID:40220726	综述	本文综述了过去十年间视神经磁共振成像分割技术的发展，从基于强度的方法到最新的深度学习算法	追踪了视神经分割技术的发展历程，包括多图谱解决方案和多种图像模态的应用	仅涵盖了2007年至2024年间发表的27篇同行评审文章，可能未涵盖所有相关研究	提高视神经相关疾病的早期诊断和治疗准确性，以及规划放射治疗干预	视神经结构和变化	数字病理学	多发性硬化症	磁共振成像（MRI）	深度学习算法	图像	27篇同行评审文章
2565	2025-05-19	Quantifying axonal features of human superficial white matter from three-dimensional multibeam serial electron microscopy data assisted by deep learning 2025-Jun, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121212 PMID:40222502	research paper	该研究利用深度学习辅助的三维多光束电子显微镜数据，量化了人类浅表白质的轴突特征	首次在纳米级分辨率下对人类浅表白质中的短程关联纤维进行详细的形态学表征，并提供了大型3D人类电子显微镜数据集	研究仅针对浅表白质中的髓鞘轴突，未涵盖其他类型的神经纤维或白质区域	量化人类浅表白质中轴突的形态特征，以理解皮质-皮质连接的驱动因素	人类浅表白质中的短程关联纤维	digital pathology	NA	multi-beam scanning electron microscopy (EM)	CNN	3D electron microscopy images	一个200×200×112 μm的人类浅表白质体积样本，包含128,285个髓鞘轴突
2566	2025-05-19	Identification of therapeutics against PfPK6 protein of Plasmodium falciparum: Structure and Deep Learning approach 2025-Jun, Experimental parasitology IF:1.4Q3 DOI:10.1016/j.exppara.2025.108947 PMID:40288672	研究论文	本研究通过计算方法和深度学习模型识别了一种新型PfPK6抑制剂，用于治疗疟疾	利用结构基础方法和深度学习模型筛选小分子抑制剂，发现TCMDC-132409作为潜在的抗疟疾抑制剂	研究仅基于计算模拟，尚未进行实验验证	识别针对疟原虫PfPK6蛋白的治疗药物	疟原虫PfPK6蛋白及其潜在抑制剂	计算生物学	疟疾	虚拟筛选、分子动力学模拟	DL (深度学习模型)	分子结构数据	多种小分子抑制剂数据集，包括Tres Cantos Antimalarial Set中的化合物
2567	2025-05-19	Deep learning-based triple-tracer brain PET scanning in a single session: A simulation study using clinical data 2025-Jun, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121246 PMID:40316225	研究论文	本研究探讨了基于深度学习的单次三示踪剂脑PET成像协议，旨在简化多示踪剂PET成像并减少辐射暴露	提出了一种基于Swin Transformer架构的深度学习模型，用于从合成的双示踪剂和三示踪剂PET图像中分离信号，简化了多示踪剂PET成像过程	深度学习模型在生成FTP图像方面的表现不如FBB/FBP和FDG图像成功	简化多示踪剂PET成像，减少扫描时间和辐射暴露，提高患者舒适度	阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）数据集中的认知正常患者、轻度认知障碍患者和痴呆患者	数字病理学	阿尔茨海默病	PET扫描	Swin Transformer	图像	ADNI数据集中的患者，包括认知正常、轻度认知障碍和痴呆患者
2568	2025-05-19	Prediction of cervical spondylotic myelopathy from a plain radiograph using deep learning with convolutional neural networks 2025-May-17, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-08908-8 PMID:40381026	research paper	本研究旨在开发基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，用于从普通颈椎X光片中分类颈椎病性脊髓病（CSM）和颈椎病性神经根病（CSR）	利用CNN从普通X光片中分类CSM和CSR，并预测脊髓管面积率	样本量相对较小，外部验证集仅包含100名患者	开发深度学习算法以辅助非专科医生识别需要进一步评估或转诊的患者	颈椎病性脊髓病（CSM）和颈椎病性神经根病（CSR）患者	digital pathology	geriatric disease	deep learning	CNN	image	300名患者用于内部验证，100名患者用于外部验证
2569	2025-05-19	ResNeXt-Based Rescoring Model for Proteoform Characterization in Top-Down Mass Spectra 2025-May-17, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00701-x PMID:40381130	research paper	该研究提出了一种基于ResNeXt的深度学习模型PrSMBooster，用于在蛋白质形态表征中对蛋白质形态谱匹配（PrSM）进行重新评分，以提高准确性	PrSMBooster作为一种集成方法，整合了四种机器学习模型（逻辑回归、XGBoost、决策树和支持向量机）作为弱学习器来获取PrSM特征，并将这些特征输入ResNeXt模型进行最终重新评分	缺乏明确的参考集可能影响结果的标准化	提高蛋白质形态表征的准确性	蛋白质形态谱匹配（PrSM）	machine learning	NA	质谱分析	ResNeXt, logistic regression, XGBoost, decision tree, SVM	质谱数据	47个独立质谱数据集
2570	2025-05-19	Accelerated deep learning-based function assessment in cardiovascular magnetic resonance 2025-May-17, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02019-6 PMID:40381163	research paper	评估深度学习（DL）电影序列在心血管磁共振（CMR）中对左心室（LV）和右心室（RV）参数的诊断准确性和图像质量，与传统平衡稳态自由进动（bSSFP）电影序列进行比较	使用深度学习技术加速心血管磁共振中的功能评估，与传统方法相比具有更快的处理速度和相当的诊断准确性	DL cine序列在心内膜边缘定义上略逊于传统bSSFP序列	评估深度学习在心血管磁共振中功能评估的应用效果	心血管磁共振（CMR）检查的患者	digital pathology	cardiovascular disease	deep learning, balanced steady-state free precession (bSSFP)	DL	image	62名患者（平均年龄47±17岁，41名男性）
2571	2025-05-19	Retinal image-based deep learning for mild cognitive impairment detection in coronary artery disease population 2025-May-16, Heart (British Cardiac Society) DOI:10.1136/heartjnl-2024-325486 PMID:40379470	研究论文	本研究开发了一种基于眼底图像的深度学习模型，用于优化冠状动脉疾病（CAD）人群中轻度认知障碍（MCI）的诊断	首次利用眼底图像和深度学习技术对CAD人群中的MCI进行筛查，提供了一种非侵入性且有效的早期诊断方法	单中心研究，样本来源有限，外部验证组样本量较小	开发一种基于眼底图像的深度学习模型，用于CAD人群中MCI的早期筛查和诊断	冠状动脉疾病（CAD）患者	数字病理	心血管疾病	深度学习	CNN	图像	4357名CAD患者的9009张眼底图像
2572	2025-05-19	Artificial Intelligence and Data Science Methods for Automatic Detection of White Blood Cells in Images 2025-May-16, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01538-y PMID:40379861	研究论文	本文评估了人工智能和数据科学方法在生物医学诊断中自动检测和计数白细胞的有效性	利用AI和DS算法自动识别、定位和分类白细胞，提高诊断效率和准确性	未来需要研究生成式AI在血细胞诊断中的应用	评估AI和DS在生物医学诊断中的有效性	白细胞图像	计算机视觉	白血病	机器学习、深度学习、分类算法	NA	图像	NA
2573	2025-05-19	Impact of test set composition on AI performance in pediatric wrist fracture detection in X-rays 2025-May-16, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11669-z PMID:40379941	研究论文	评估不同测试集抽样策略（随机选择与平衡抽样）对AI模型在儿童手腕骨折X光检测中性能的影响	揭示了测试集设计标准化的重要性，特别是在包含临床复杂性案例时AI性能的变化	研究仅基于GRAZPEDWRI-DX数据集，可能无法涵盖所有临床场景的多样性	评估和比较不同测试集抽样策略对AI模型性能的影响	儿童手腕X光片中的骨折检测	计算机视觉	骨折	X光成像	EfficientNet, YOLOv11	图像	6091张儿童手腕X光片，其中测试集各包含4588张图像
2574	2025-05-19	Comparison of Manual Versus QuPath Software-based Immunohistochemical Scoring Using Oral Squamous Cell Carcinoma as a Model 2025-May-15, The journal of histochemistry and cytochemistry : official journal of the Histochemistry Society DOI:10.1369/00221554251335698 PMID:40371713	research paper	比较手动与基于QuPath软件的免疫组化评分方法在口腔鳞状细胞癌中的应用	首次评估开源软件QuPath在免疫组化分析中的表现，并与传统手动评估进行比较	软件分析需要准确且耗时的样本标注，要求用户具备组织学知识和QuPath使用经验	评估数字评估与手动评估的可比性，并检查评估者间的变异性	口腔鳞状细胞癌患者的组织微阵列	digital pathology	oral squamous cell carcinoma	immunohistochemical staining	NA	image	309名原发性口腔鳞状细胞癌患者的组织微阵列
2575	2025-05-19	COMPASS: Computational mapping of patient-therapist alliance strategies with language modeling 2025-May-15, Translational psychiatry IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41398-025-03379-3 PMID:40374613	研究论文	提出COMPASS框架，利用大型语言模型从心理治疗会话的自然语言中直接推断治疗工作联盟	首次使用大型语言模型分析心理治疗会话的转录本，并将其映射到分布式表示，以捕捉对话与心理测量工具之间的语义相似性	数据集时间跨度较大（1970年至2012年），可能无法完全反映当前的治疗实践	通过语言建模技术提高心理治疗中工作联盟的评估效率和准确性	心理治疗会话的转录本	自然语言处理	焦虑症、抑郁症、精神分裂症、自杀倾向	大型语言模型（LLMs）、深度学习主题建模技术	LLM	文本	950多次心理治疗会话，涵盖焦虑症（498例）、抑郁症（377例）、精神分裂症（71例）和自杀倾向（12例）
2576	2025-05-19	Towards global reaction feasibility and robustness prediction with high throughput data and bayesian deep learning 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59812-0 PMID:40374636	research paper	该研究通过整合高通量实验（HTE）和贝叶斯深度学习，预测有机反应的可行性和对环境因素的鲁棒性	提出了一个结合高通量实验和贝叶斯深度学习的新方法，用于预测有机反应的可行性和鲁棒性，并实现了高效的主动学习	NA	预测有机反应的可行性和对环境因素的鲁棒性	有机反应	machine learning	NA	高通量实验（HTE）和贝叶斯深度学习	贝叶斯神经网络	实验数据	11,669个不同的酸胺偶联反应
2577	2025-05-19	Direct evaluation of antiplatelet therapy in coronary artery disease by comprehensive image-based profiling of circulating platelets 2025-May-15, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-59664-8 PMID:40374642	研究论文	通过基于图像的全面分析循环血小板，直接评估冠状动脉疾病中的抗血小板治疗	首次使用基于图像的全面分析循环血小板方法直接观察血栓状况并评估抗血小板治疗的疗效和安全性	传统血小板功能测量方法无法直接评估抗血小板治疗的疗效和安全性	评估冠状动脉疾病中抗血小板治疗的直接疗效和安全性	冠状动脉疾病患者的循环血小板	数字病理学	冠状动脉疾病	深度学习	深度学习模型	图像	207名冠状动脉疾病患者的全血样本
2578	2025-05-19	An efficient trustworthy cyberattack defence mechanism system for self guided federated learning framework using attention induced deep convolution neural networks 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01561-7 PMID:40374691	研究论文	提出了一种基于注意力诱导深度卷积神经网络的联邦学习框架下的高效可信赖网络攻击防御机制系统	结合自引导联邦学习与攻击智能，提出了一种新型的CDMFL-AIDCNN模型，通过融合多种深度学习技术优化网络安全防御机制	未提及模型在极端或未知攻击类型下的表现，以及计算资源消耗情况	提升分布式系统中的网络安全防御能力	网络攻击防御机制	机器学习	NA	Z-score标准化、粪甲虫优化(DBO)、卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆(BiLSTM)、门控循环单元(GRU)、注意力机制	CBLG-A (CNN+BiLSTM+GRU+Attention)	网络安全数据集	CIC-IDS-2017和UNSW-NB15数据集
2579	2025-05-19	Research on agricultural disease recognition methods based on very large Kernel convolutional network-RepLKNet 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-01553-7 PMID:40374696	研究论文	提出了一种基于超大核卷积网络RepLKNet的农业病害识别方法，显著提升了植物病害识别的准确性和效率	采用大核设计的卷积架构RepLKNet，显著扩大了感受野并增强了特征表示能力，同时结合迁移学习进一步提升训练效率和模型性能	未提及具体局限性	提升植物病害识别的准确性和效率	植物病害图像	计算机视觉	农业病害	深度学习	RepLKNet	图像	95,865张图像，涵盖61种病害类别
2580	2025-05-19	SpectroFusionNet a CNN approach utilizing spectrogram fusion for electric guitar play recognition 2025-May-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-00287-w PMID:40374708	研究论文	本文提出了一种名为SpectroFusionNet的深度学习框架，用于自动识别电吉他演奏技术	结合多种声谱图（MFCC、CWT、Gammatone）并通过早期融合和晚期融合策略提升分类性能	在实时音频数据集上的准确率为70.9%，表明在现实场景中的泛化能力有待提高	开发一个自动识别电吉他演奏技术的深度学习框架	电吉他演奏技术	机器学习	NA	MFCC、CWT、Gammatone声谱图提取	CNN（MobileNetV2、InceptionV3、ResNet50）、SVM、MLP、Logistic Regression、Random Forest	音频	9种不同的吉他声音类别